ConcurrentHashMap 源码分析

  1. ConcurrentHashMap 是怎么保证线程安全的 正文:

TOP 带着问题看源码

  1. ConcurrentHashMap 是怎么保证线程安全的

1. 基本介绍

顾名思义,ConcurrentHashMap 是线程安全的 HashMap,HashMap 我们之前的文章已经分析过了,这次主要分析 ConcurrentHashMap 是怎么保证线程安全的。

  • AbstractMap 实现类

    提供一些围绕着iterator的基础方法

  • ConcurrentMap 接口

    声明是线程安全的 Map

  • Serializable 接口

    标记该类是可序列化的

2. 成员变量分析

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// 存储数据数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 扩容时新生成的数据,table 的2倍
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
// 基础计数值,没有竞争时候使用
private transient volatile long baseCount;
// 控制符,-1 表示有线程正在初始化;-N 表示有N - 1个线程正在进行扩容;默认0 表示还没初始化;>0 表示下一次扩容或者初始化的大小
private transient volatile int sizeCtl;

3. 核心方法分析

3.1 新增数据操作

3.1.1 put(K key, V value)

put 方法调用的是 putVal,putIfAbsent 参数传的是 false,代表不去重

核心逻辑如下:

  1. 计算hash,这里算的是一定大于0的,当hash 小于 0代表是两种情况: ① MOVED(-1) 正在扩容 ② TREEBIN(-2) 此元素后是红黑树

  2. 检查是否初始化,没有初始化先初始化一次

  3. 根据hash值,查找对应位置的元素

    3.1 如果没有元素,就 CAS 放进去

    3.2 如果有元素,加锁针对链表或者红黑树(通过hash是否大于0来判断)进行替换或添加

  4. 检查链表长度,大于8就转为红黑树

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public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}

/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 或者 value 为 null 直接抛异常
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算hash值
// 这里与hashmap不同的是计算过程中引入了HASH_BITS(0x7fffffff,高于30位都是0)将高位置0
int hash = spread(key.hashCode());
// 标记默认为0(数组)
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 懒初始化策略,使用时候发现为空才去调用初始化方法
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
// 和HashMap的区别是采用 volatile读
// 如果当前hash对应的位置为空使用 CAS 进行添加(放置)元素
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// MOVED(-1) 是预留的hash值给,代表别的线程正在进行扩容操作
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
// 走到这里是说明计算的hash对应地方已经有元素了
// 执行替换或添加(链表、树)
else {
V oldVal = null;
// 对这个节点加锁
synchronized (f) {
// 在 synchronized 语义中再次判断一次
if (tabAt(tab, i) == f) {
// hash值不为预留的hash,这里主要是判断是不是 TREEBIN(-2) 来看此节点是否为红黑树
if (fh >= 0) {
// 标记为1,链表在遍历查找的时候会累加这个值(链表)
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果key也一样,就直接替换
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
// 否则,找到下一个为空的地方尾部插入
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果是红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
// 标记为2,小于8就行(红黑树)
binCount = 2;
// 调用红黑树的添加方法
// 二分查找到就直接返回,查不到就构建一个节点加到红黑树再返回
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 上面链表里标记的,这个值是代表了链表的长度
// 大于8就转为红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 数组的元素个数+1
addCount(1L, binCount);
return null;
}

3.2 查找数据操作

3.2.1 get(Object key)

查找元素相对于新增来说,不需要考虑并发,所以逻辑较为简单

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public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 计算 hash 值
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果key相同,直接返回这个元素
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果是红黑树(TREEBIN(-2)),调用红黑树的查找方法
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 否则就是链表了,遍历链表进行查找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
// 找不到返回null
return null;
}

3.3 初始化 && 扩容操作

3.3.1 initTable()

核心逻辑就是:

  1. 检查 sizeCtl
  2. 设置 sizeCtl
  3. 设置容量,初始化 table(0.75的负载因子)
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private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
// 循环
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 检查 sizeCtl,如果小于0说明正在进行初始化或者扩容,先让出 CPU 等待一会
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// 当前线程在初始化,设置为-1,失败就重试
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果sc为空就设置容量为默认容量
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 初始化table
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 设置sc为n的0.75倍,可以看到这里是写死的,所以没有全局可变的负载因子
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}

3.3.2 transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab)

核心逻辑如下:

  1. 新数组初始化为2倍
  2. 拆分为l两个链表(树)
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private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 如果每个核要处理的小于16就设置为16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 初始化,double size
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
// 新数组的大小
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 是用来临时存放扩容时的节点
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh
// 循环,计算i值(--i)
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
// 如果迁移已经完成
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// CAS 更新扩容阈值,sizeCtl - 1说明新加入了一个当前线程参与扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// MOVED(-1) 表示遍历到了ForwardingNode节点,意味着该节点已经处理过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 加锁
synchronized (f) {
// 节点复制
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 拆分为2个链表,这里是和hashMap类似的
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
// 根据是否为0来判断是低位链表还是高位链表
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
// 遍历链表
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
// 放到低位链表
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
// 放到高位链表
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 低位不变
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 高位+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
// 红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
// 分为两个树,如果小于6就退化为链表
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}

3.4 元素个数操作

3.4.1 addCount(long x, int check)

主要做了两件事,一件事是更新元素个数,一个是检查是否扩容(这里省略这部分…)

当你看到 baseCount 和 CounterCell[] 是不是很熟悉,没错!和前面分析的 LongAdder 是一样的,就是散列开来分开计数,最后在统计,增加并行性

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private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
...
}
}

3.4.2 size()

统计 baseCount + counterCells

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public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
// 其实就是把基础统计和散列各线程的计数加起来,这里计数是不精准的
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}

通过对核心方法的分析,回到问题 TOP 1 可以知道,其主要采用 synchronized + CAS 来保证线程安全的

4. 总结

可以发现ConcurrentHashMap 采用 synchronized + CAS 来保证线程安全,尽量提高并行性。